Dirk Berg-Schlosser, Lasse Cronqvist
Aktuelle Methoden der Vergleichenden Politikwissenschaft
Einführung in konfigurationelle (QCA) und makro-quantitative Verfahren
Dirk Berg-Schlosser, Lasse Cronqvist
Aktuelle Methoden der Vergleichenden Politikwissenschaft
Einführung in konfigurationelle (QCA) und makro-quantitative Verfahren
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Der Band liefert eine kompakte Einführung in die gängigen aktuellen Methoden der komparativ ausgerichteten Politikwissenschaft. Er ist auch als Einführungswerk für Studierende in B.A.-Studiengängen geeignet. Nach einer wissenschaftstheoretischen Grundlegung wird zunächst das Methodengefüge der Vergleichenden Politikwissenschaft skizziert und in die Materie insgesamteingeführt.
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Produktdetails
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- UTB Uni-Taschenbücher 3577
- Verlag: Barbara Budrich / UTB
- Seitenzahl: 250
- Erscheinungstermin: 18. November 2011
- Deutsch
- Abmessung: 185mm
- Gewicht: 265g
- ISBN-13: 9783825235772
- ISBN-10: 3825235777
- Artikelnr.: 33403751
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Vorwort 91 Einführung 112 Allgemeinere wissenschaftstheoretische Grundlagen 183 Das Methodengefüge der Vergleichende Politikwissenschaft 294 Bestimmung des Untersuchungsfelds 344.1 Die Auswahl der Einheiten 344.2 Die Auswahl der erklärenden Variablen 354.3 Beobachtungszeitpunkte 375 Daten 395.1 Datentypen in der Vergleichenden Politikwissenschaft 405.2 Grundbegriffe 425.3 Skalen 435.4 Indikatoren 465.5 Indizes 496 Fallstudien 596.1 Was ist ein Fall? 596.2 Strukturierung und Fokussierung von Fallstudien 626.3 Beispiel des Einsatzes von Fallstudien in der Vergleichenden Politikwissenschaft 646.4 Verknüpfung von Theorie und Fallstudien 687 Makro-Quantitative Verfahren 707.1 Deskriptive Maßzahlen 717.2 Graphische Darstellung von Daten 787.3 Bi- und multivariate Analysemethoden 867.4 Fazit 968 Zeitreihenanalysen (Magnus Dau) 978.1 Zeitreihen 978.2 Deskriptive Zeitreihenanalyse 998.3 Ereignisdatenanalyse 1059 Weiterentwicklung Millscher Methoden - Operationalisierung von "MSDO"- und "MDSO"- Designs1139.1 Variablenauswahl 1169.2 Distanzmatrizen 11910 Qualitative Comparative Analysis (QCA) 13510.1 Der dichotome QCA Ansatz 13510.2 Berechnungen in QCA 14210.3 Das Problem der fehlenden Diversität 14710.4 Widersprüchliche Konfigurationen (Contradictions) 15510.5 Fehlende Werte ("missing values") 15810.6 Analyse von QCA Ergebnissen 15910.7 Angewandte Beispiele 16311 Erweiterungen von QCA 16911.1 mvQCA als Erweiterung von QCA 16911.2 Eine mehrwertige Re-Analyse der Indikatoren von Lipset . 17511.3 Beispiel: Bestimmung von Erfolgsfaktoren Grüner Parteien mit mvQCA 17911.4 Temporale Erweiterungen von QCA 19311.5 Anmerkungen zur erfolgreichen Anwendung von csQCA und mvQCA 19712 Fuzzy Sets und fuzzy-set QCA (fsQCA) 20112.1 Fuzzy Sets - Unscharfe Mengen 20112.2 Einfache Anwendungen von Fuzzy Sets 20812.3 fsQCA 21213 Schlussfolgerungen und Perspektiven 21914 Arbeitshinweise zu den Übungsaufgaben 224Tabellenverzeichnis 231Abbildungsverzeichnis 233Literaturverzeichnis 234Namensindex 248
Vorwort 9 1 Einführung 11 2 Allgemeinere wissenschaftstheoretische Grundlagen 18 3 Das Methodengefüge der Vergleichende Politikwissenschaft 29 4 Bestimmung des Untersuchungsfelds 34 4.1 Die Auswahl der Einheiten 34 4.2 Die Auswahl der erklärenden Variablen 35 4.3 Beobachtungszeitpunkte 37 5 Daten 39 5.1 Datentypen in der Vergleichenden Politikwissenschaft 40 5.2 Grundbegriffe 42 5.3 Skalen 43 5.4 Indikatoren 46 5.5 Indizes 49 6 Fallstudien 59 6.1 Was ist ein Fall? 59 6.2 Strukturierung und Fokussierung von Fallstudien 62 6.3 Beispiel des Einsatzes von Fallstudien in der Vergleichenden Politikwissenschaft 64 6.4 Verknüpfung von Theorie und Fallstudien 68 7 Makro-Quantitative Verfahren 70 7.1 Deskriptive Maßzahlen 71 7.2 Graphische Darstellung von Daten 78 7.3 Bi- und multivariate Analysemethoden 86 7.4 Fazit 96 8 Zeitreihenanalysen (Magnus Dau) 97 8.1 Zeitreihen 97 8.2 Deskriptive Zeitreihenanalyse 99 8.3 Ereignisdatenanalyse 105 9 Weiterentwicklung Millscher Methoden – Operationalisierung von „MSDO“- und „MDSO“- Designs 113 9.1 Variablenauswahl 116 9.2 Distanzmatrizen 119 10 Qualitative Comparative Analysis (QCA) 135 10.1 Der dichotome QCA Ansatz 135 10.2 Berechnungen in QCA 142 10.3 Das Problem der fehlenden Diversität 147 10.4 Widersprüchliche Konfigurationen (Contradictions) 155 10.5 Fehlende Werte („missing values“) 158 10.6 Analyse von QCA Ergebnissen 159 10.7 Angewandte Beispiele 163 11 Erweiterungen von QCA 169 11.1 mvQCA als Erweiterung von QCA 169 11.2 Eine mehrwertige Re-Analyse der Indikatoren von Lipset . 175 11.3 Beispiel: Bestimmung von Erfolgsfaktoren Grüner Parteien mit mvQCA 179 11.4 Temporale Erweiterungen von QCA 193 11.5 Anmerkungen zur erfolgreichen Anwendung von csQCA und mvQCA 197 12 Fuzzy Sets und fuzzy-set QCA (fsQCA) 201 12.1 Fuzzy Sets – Unscharfe Mengen 201 12.2 Einfache Anwendungen von Fuzzy Sets 208 12.3 fsQCA 212 13 Schlussfolgerungen und Perspektiven 219 14 Arbeitshinweise zu den Übungsaufgaben 224 Tabellenverzeichnis 231 Abbildungsverzeichnis 233 Literaturverzeichnis 234 Namensindex 248
Vorwort 91 Einführung 112 Allgemeinere wissenschaftstheoretische Grundlagen 183 Das Methodengefüge der Vergleichende Politikwissenschaft 294 Bestimmung des Untersuchungsfelds 344.1 Die Auswahl der Einheiten 344.2 Die Auswahl der erklärenden Variablen 354.3 Beobachtungszeitpunkte 375 Daten 395.1 Datentypen in der Vergleichenden Politikwissenschaft 405.2 Grundbegriffe 425.3 Skalen 435.4 Indikatoren 465.5 Indizes 496 Fallstudien 596.1 Was ist ein Fall? 596.2 Strukturierung und Fokussierung von Fallstudien 626.3 Beispiel des Einsatzes von Fallstudien in der Vergleichenden Politikwissenschaft 646.4 Verknüpfung von Theorie und Fallstudien 687 Makro-Quantitative Verfahren 707.1 Deskriptive Maßzahlen 717.2 Graphische Darstellung von Daten 787.3 Bi- und multivariate Analysemethoden 867.4 Fazit 968 Zeitreihenanalysen (Magnus Dau) 978.1 Zeitreihen 978.2 Deskriptive Zeitreihenanalyse 998.3 Ereignisdatenanalyse 1059 Weiterentwicklung Millscher Methoden - Operationalisierung von "MSDO"- und "MDSO"- Designs1139.1 Variablenauswahl 1169.2 Distanzmatrizen 11910 Qualitative Comparative Analysis (QCA) 13510.1 Der dichotome QCA Ansatz 13510.2 Berechnungen in QCA 14210.3 Das Problem der fehlenden Diversität 14710.4 Widersprüchliche Konfigurationen (Contradictions) 15510.5 Fehlende Werte ("missing values") 15810.6 Analyse von QCA Ergebnissen 15910.7 Angewandte Beispiele 16311 Erweiterungen von QCA 16911.1 mvQCA als Erweiterung von QCA 16911.2 Eine mehrwertige Re-Analyse der Indikatoren von Lipset . 17511.3 Beispiel: Bestimmung von Erfolgsfaktoren Grüner Parteien mit mvQCA 17911.4 Temporale Erweiterungen von QCA 19311.5 Anmerkungen zur erfolgreichen Anwendung von csQCA und mvQCA 19712 Fuzzy Sets und fuzzy-set QCA (fsQCA) 20112.1 Fuzzy Sets - Unscharfe Mengen 20112.2 Einfache Anwendungen von Fuzzy Sets 20812.3 fsQCA 21213 Schlussfolgerungen und Perspektiven 21914 Arbeitshinweise zu den Übungsaufgaben 224Tabellenverzeichnis 231Abbildungsverzeichnis 233Literaturverzeichnis 234Namensindex 248
Vorwort 9 1 Einführung 11 2 Allgemeinere wissenschaftstheoretische Grundlagen 18 3 Das Methodengefüge der Vergleichende Politikwissenschaft 29 4 Bestimmung des Untersuchungsfelds 34 4.1 Die Auswahl der Einheiten 34 4.2 Die Auswahl der erklärenden Variablen 35 4.3 Beobachtungszeitpunkte 37 5 Daten 39 5.1 Datentypen in der Vergleichenden Politikwissenschaft 40 5.2 Grundbegriffe 42 5.3 Skalen 43 5.4 Indikatoren 46 5.5 Indizes 49 6 Fallstudien 59 6.1 Was ist ein Fall? 59 6.2 Strukturierung und Fokussierung von Fallstudien 62 6.3 Beispiel des Einsatzes von Fallstudien in der Vergleichenden Politikwissenschaft 64 6.4 Verknüpfung von Theorie und Fallstudien 68 7 Makro-Quantitative Verfahren 70 7.1 Deskriptive Maßzahlen 71 7.2 Graphische Darstellung von Daten 78 7.3 Bi- und multivariate Analysemethoden 86 7.4 Fazit 96 8 Zeitreihenanalysen (Magnus Dau) 97 8.1 Zeitreihen 97 8.2 Deskriptive Zeitreihenanalyse 99 8.3 Ereignisdatenanalyse 105 9 Weiterentwicklung Millscher Methoden – Operationalisierung von „MSDO“- und „MDSO“- Designs 113 9.1 Variablenauswahl 116 9.2 Distanzmatrizen 119 10 Qualitative Comparative Analysis (QCA) 135 10.1 Der dichotome QCA Ansatz 135 10.2 Berechnungen in QCA 142 10.3 Das Problem der fehlenden Diversität 147 10.4 Widersprüchliche Konfigurationen (Contradictions) 155 10.5 Fehlende Werte („missing values“) 158 10.6 Analyse von QCA Ergebnissen 159 10.7 Angewandte Beispiele 163 11 Erweiterungen von QCA 169 11.1 mvQCA als Erweiterung von QCA 169 11.2 Eine mehrwertige Re-Analyse der Indikatoren von Lipset . 175 11.3 Beispiel: Bestimmung von Erfolgsfaktoren Grüner Parteien mit mvQCA 179 11.4 Temporale Erweiterungen von QCA 193 11.5 Anmerkungen zur erfolgreichen Anwendung von csQCA und mvQCA 197 12 Fuzzy Sets und fuzzy-set QCA (fsQCA) 201 12.1 Fuzzy Sets – Unscharfe Mengen 201 12.2 Einfache Anwendungen von Fuzzy Sets 208 12.3 fsQCA 212 13 Schlussfolgerungen und Perspektiven 219 14 Arbeitshinweise zu den Übungsaufgaben 224 Tabellenverzeichnis 231 Abbildungsverzeichnis 233 Literaturverzeichnis 234 Namensindex 248